深度学习正在金融和交易世界中迅速获得动力。但对于许多专业交易者来说,这个高度复杂的领域有着复杂和困难的名声。这本实践指南教你如何使用Python从零开始开发一个深度学习交易模型,它还帮助你创建、交易和回测基于机器学习和强化学习的交易算法。

金融作家、交易顾问和机构市场策略家索菲恩·卡巴尔介绍了结合了技术和定量分析的深度学习策略。通过将深度学习概念与技术分析相融合,这本独特的书在金融交易领域提出了开创性的想法。这个A-Z指南还包括对技术分析、评估机器学习算法和算法优化的全面介绍。

创建和理解机器学习和深度学习模型 探索强化学习的细节,并看看它如何在交易中被使用 理解如何解释性能评估指标 检查技术分析并了解它在金融市场中是如何运作的 在Python中创建技术指标,并将它们与ML模型结合进行优化 评估模型的盈利性和可预测性,以理解它们的局限性和潜力。

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长期以来,人工智能 (AI)在金融领域的研究和实施方面一直非常活跃。早在 1960 年代,金融部门就已经参与围绕贝叶斯统计(机器学习的主要内容)开发创新。这些开创性的用例基于监控股票市场和为投资者做出预测。今天,这一传统继续存在于人工智能驱动的机器人顾问身上,旨在提供基于算法的自动化财务规划服务,而无需人工协助。现代金融已将其人工智能应用多样化,包括简化内部业务流程和改善整体客户体验。财务专业人士和客户都可能会定期遇到 AI,因为大多数与服务相关的日常问题都是使用某种程度的AI 驱动的自动化来处理/解决的。为了满足客户对更快、更方便、更安全的金融体验不断增长的需求,这一趋势可能会加速。
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